近年来，机器学习和人工智能的飞速发展，使计算机在许多领域取得了惊人的成就。从自动驾驶汽车到无人机交付服务，计算机系统正以前所未有的速度和准确性执行各种任务。 然而，尽管技术的进步令人瞩目，计算机并不具备自己变得更聪明的能力。为什么呢？
一篇发表在《纽约客》上的文章对此进行了深入探讨（阅读原文链接：https://www.newyorker.com/culture/annals-of-inquiry/why-computers-wont-make-themselves-smarter）。以下将从中摘要几个关键观点，带您一起探索这个问题。
首先，机器学习所依赖的数据是其局限性之一。虽然计算机可以通过分析大量的数据来学习和预测，但这些数据本身是由人类提供和处理的。计算机缺乏亲身体验和复杂的情感认知，因此无法准确理解和处理这些数据中的含义。纵使计算机在某种程度上可以模仿人类智能，但其内在本质仍然是基于人类输入和编程的。
其次，计算机的学习过程几乎完全基于现有的算法和模型。虽然这些算法在解决特定问题时非常有效，但它们并不具备创造性或独立思考的能力。计算机只是简单地遵循预先设定的程序和规则，而没有超越这些限制的可能性。因此，尽管计算机能够处理和分析海量信息，但它缺乏真正的主观思维和理解力。
第三，计算机不具备自我意识和意识流的能力。人类的智慧是由内心的思考和对外部世界的经验交互相结合构成的，而计算机则缺乏这种主观和体验性的意识。即使有些系统可以通过学习优化自己的算法，但这仅仅是基于数据和性能的改进，而非真正的个体发展和成长。
尽管计算机在某些领域表现出与人类类似的智能，但它们仍然不能像人一样变得更聪明。计算机的发展主要取决于人类设计和编程的进步。因此，人类仍然是计算机智能的决定者和主导者。
总而言之，虽然计算机在加速人类进步和解决问题方面发挥了巨大的作用，但它们并不能自己变得更聪明。计算机不具备人类思维的本质特征，且其学习过程受限于人类处理和输入的数据。因此，我们应当将计算机技术视为人类的工具和辅助，而非期望它们能以自主的方式变得更加聪明。
（此文章部分内容参考自《纽约客》文章：“为什么计算机不会让自己变得更聪明”）
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